JP6693900B2 - コンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラム - Google Patents
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Description
〔1.コンテンツ提供処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係るコンテンツ提供装置1は、各ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値を記憶していることとする。
次に、図2を用いて、上記のコンテンツ提供装置1を含むコンテンツ提供システムSについて説明する。図2は、実施形態に係るコンテンツ提供システムSの構成を示す図である。図2に示すように、実施形態に係るコンテンツ提供システムSには、コンテンツ提供装置1と、複数台の販売元端末10−1,10−2と、複数台のユーザ端末100−1,100−2とが含まれる。
次に、図3を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供装置1の構成について説明する。図3は、実施形態に係るコンテンツ提供装置1の構成例を示す図である。図3に示すように、コンテンツ提供装置1は、制御部2と、記憶部3と、通信部4とを有する。
通信部4は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部4は、ネットワークNと有線または無線で接続され、例えばコンテンツ提供システムSに含まれる販売元端末10やユーザ端末100等の間で情報の送受信を行う。
記憶部3は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、実施形態に係る記憶部3は、商品情報31と、ストア情報32と、広告情報33とを記憶する。
実施形態に係る商品情報31は、商品に関する各種情報を含んだ情報である。図4は、実施形態に係る商品情報31の一例を示す図である。図4に示すように、商品情報31には、「ストア」、「商品ID」、「商品名」、「価格(円)」、「カテゴリ」、「売上(万円)」、「在庫数(個)」といった項目が含まれる。
実施形態に係るストア情報32は、商品の広告に関する指標の実績値を含む情報である。図5は、実施形態に係るストア情報32の一例を示す図である。図5に示すように、ストア情報32には、「ストア」、「商品数」、「imps(インプレッション)」、「CTR(Click Through Rate)」、「PV(Page View)」、「UU(Unique User)」、「CVR(Conversion Rate)」、「売上(万円)」、「ROAS(Return On Advertising Spend)」、「広告実績」といった項目が含まれる。
実施形態に係る広告情報33は、コンテンツ提供装置1がストアに対して販売する広告に関する情報である。図6は、実施形態に係る広告情報33の一例を示す図である。図6に示すように、広告情報33には、「広告ID」、「種別」、「出稿期間」、「出稿料(総額)」といった項目が含まれる。
受付部21は、種々の情報を受け付ける。例えば、受付部21は、販売元端末10を介してストアから商品の登録を受け付ける。例えば、受付部21は、販売目標数、販売達成時期、広告予算(あるいは広告タイプ)の指定を受け付ける。また、受付部21は、後述する画面生成部25によって生成された販売予測画面W1(図8参照)へのユーザ操作を受け付ける。
種別分類部22は、ストアから登録された商品の種別に基づいてストアを種別毎の種別グループに分類する。例えば、種別分類部22は、商品情報31の「カテゴリ」に基づいて商品を種別グループに分類する。例えば、商品名「天然水A」(図4参照)は、カテゴリが飲料の種別グループに分類される。
指標分類部23は、ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値に基づいて指標が類似する指標グループにストアを分類する。指標分類部23は、指標グループに属する他ストアの指標それぞれの平均値を算出し、算出した平均値と、商品の実績値との一致度に基づいてストアを分類する。
予測部24は、指標分類部23によって分類された指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する。例えば、予測部24は、他商品の実績値の平均値を算出し、平均値に基づいて機械学習を行う。
画面生成部25は、種々の画面を生成する。例えば、画面生成部25は、商品の販売開始から販売達成時期までの商品の予測される販売数が時系列で表示された販売予測画面W1を生成する。ここで、図8を用いて、販売予測画面W1について説明する。
提供部26は、予測部24によって予測された売上指標に基づいてストアに対して商品の広告に関するコンテンツを提供する。例えば、提供部26は、画面生成部25によって生成された販売予測画面W1を提供する。また、例えば、提供部26は、予測部24によって予測された広告予算に応じた広告の種別を提供する。
次に、図9を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供装置1が実行する提供処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係るコンテンツ提供装置1が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。
上述してきたように、実施形態に係るコンテンツ提供装置1は、指標分類部23と、予測部24と、提供部26とを備える。指標分類部23は、ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値に基づいて指標が類似する指標グループにストアを分類する。予測部24は、指標分類部23によって分類された指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する。提供部26は、予測部24によって予測された売上指標に基づいてストアに対して商品の広告に関するコンテンツを提供する。
また、上述してきた実施形態にかかるコンテンツ提供装置1は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図10は、コンテンツ提供装置1の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
2 制御部
3 記憶部
4 通信部
10 販売元端末
21 受付部
22 種別分類部
23 指標分類部
24 予測部
25 画面生成部
26 提供部
31 商品情報
32 ストア情報
33 広告情報
100 ユーザ端末
Claims (10)
- ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類部と、
前記指標分類部によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供部と
を備えることを特徴とするコンテンツ提供装置。 - 前記商品の種別に基づいて前記ストアを前記種別毎の種別グループに分類する種別分類部を備え、
前記指標分類部は、
前記種別分類部によって分類された前記種別グループに属する前記他ストアを前記指標グループに分類すること
を特徴とする請求項1に記載のコンテンツ提供装置。 - 前記予測部は、
前記売上指標として、前記商品の販売達成時期、販売目標数および広告予算のうち少なくとも1つを予測すること
を特徴とする請求項1または2に記載のコンテンツ提供装置。 - 前記予測部は、
前記広告予算を予測し、
前記提供部は、
前記予測部によって予測された前記広告予算に応じた前記広告の種別を提供すること
を特徴とする請求項3に記載のコンテンツ提供装置。 - 前記指標分類部は、
前記指標グループに属する前記他ストアの前記指標それぞれの平均値を算出し、当該平均値と、前記実績値との一致度に基づいて前記ストアを分類すること
を特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載のコンテンツ提供装置。 - 前記予測部は、
前記他商品の前記実績値の平均値を算出し、当該平均値に基づいて機械学習を行うことで、前記売上指標を予測すること
を特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載のコンテンツ提供装置。 - 前記商品の販売開始から前記販売達成時期までの前記商品の予測される販売数が時系列で表示された販売予測画面を生成する画面生成部を備え、
前記提供部は、
前記画面生成部によって生成された前記販売予測画面を提供すること
を特徴とする請求項3または4に記載のコンテンツ提供装置。 - 前記販売予測画面に対するユーザ操作によって前記販売達成時期および前記販売目標数の少なくとも一方の変更を受け付ける受付部を備え、
前記予測部は、
前記受付部が受け付けた前記変更の内容に基づいて前記売上指標を再予測すること
を特徴とする請求項7に記載のコンテンツ提供装置。 - コンテンツ提供装置が実行するコンテンツ提供方法であって、
ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶工程と、
前記記憶工程によって記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類工程と、
前記指標分類工程によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測工程と、
前記予測工程によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供工程と
を含むことを特徴とするコンテンツ提供方法。 - ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶手順と、
前記記憶手順によって記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類手順と、
前記指標分類手順によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測手順と、
前記予測手順によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンテンツ提供プログラム。
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